Привет! На связи Ольга Татаринова, сооснователь компании AGIMA AI. Времена, когда звонок в техподдержку сервиса означал бесконечное ожидание на линии с музыкой вместо гудков, проходят. Искусственный интеллект не устает, не делает перерывов и, к счастью, не играет навязчивые мелодии.

Меня зовут Артём Сусеков, я менеджер разработки в Miro. Расскажу, как мы пришли к справедливой оплате и прозрачному обсуждению эффективности сотрудников команд продуктовой разработки.

Статья будет полезна, если вы задаётесь вопросами: 

•Как оценить вклад каждого сотрудника в результаты компании?
•Как сформировать понятные ожидания?
•Как оценить грейд сотрудника и понять, что ему нужно сделать, чтобы вырасти в компании?
•Как проводить оценку сотрудника, не перегружая этим процессом всех остальных?
•Как сделать процесс оценки прозрачным?

AI-хайп, честно говоря, слегка задолбал. Кажется, что все вокруг только и делают, что оптимизируют свою работу с помощью AI и в ус не дуют. Все эти возвышенные презентации про amazing и awesome инновации от людей, которые слабо себе представляют, чем энкодер отличается от декодера и почему трансформеры в нейросетях не сражаются с автоботами, мало того, что набивают оскомину и отнимают время, так еще и погружают в грёзы бизнес-руководителей и создают крайне завышенные ожидания.

Вспоминаю, как на одном обмене опытом со стартапами они чётко делились на 2 группы: первая – с менеджерами про невероятные инновации и всеобщее благоденствие, а вторая – с инженерами, которые с красными глазами рассказывали, что так и не смогли победить галлюцинации, что окно контекста заканчивается очень быстро и что для того, чтобы на нормальном продакшн использовании вся эта магия заработала, нужны огромные инвестиции в инфраструктуру, оркестратор, агенты, векторные базы, кратковременную и долговременную память и так далее. Поэтому хотелось собрать в одном месте понятное руководство и для разработчиков, пробующих LLM-ки для своих задач, и для людей из бизнеса, чтобы погрузить в контекст.

Дообучение 7-миллиардной модели Saiga2 под свои задачи, используя сгенерированный датасет с помощью GPT. В данной статье есть все необходимые ссылки и код для предобработки и запуска обучения модели, а также квантования модели.

Привет, Хабр!

В последнее время проблема утечки информации все чаще освещается в медиа. Хватает новостей о том, что утекали даже ключи и пользовательские данные. Да чего только не было! Неудивительно, что многие компании, особенно с развитием и активным использованием ИИ-технологий, чат-ботов и т.д., обеспокоены своей кибербезопасностью.

Например, OpenAI открыто заявляла, что для улучшения качества ответов в своей системе они используют истории запросов, то есть все то, что когда-либо писали их пользователи. Поэтому некоторые организации строго запрещают применять ChatGPT и скидывать туда фрагменты своей документации, исходного кода и т.д. Но подобные сервисы слишком уж привлекательны, чтобы полностью их игнорировать. Ведь они действительно могут принести пользу, если применять их правильно и, самое главное, четко понимать, для чего вам это нужно.

В первой части статьи я рассказывал о создании цифрового юриста, способного отвечать на вопросы на основе 200-страничного регламента. Цель — работа такого юриста в закрытом контуре организации, без использования облачных технологий.

Особенностью эксперимента является в том, что оценку ответов делают обычные люди. Юристы.

Во второй части мы рассмотрим как и зачем делать локальные токензайзеры и попробуем запустить всё полностью на локальной машине с видеокартой 4090.

В конце будет приведена полная сравнительная таблица разных моделей и токензайзеров.

Сегодня тяжело найти человека, который бы не слышал прогнозов о том, что нейросети уже готовы заменить системных аналитиков, в особенности на этапе формирования требований к новым системам. Например, тренер в школы системного анализа, ИТ-архитектор в “Systems.Education“ Юрий Куприянов ещё год назад писал на Хабре о том, что системные аналитики с junior level рискуют потерять работу, т.к их способен заменить ИИ. Аналогичные выводы сделал наш руководитель практики технологических решений Виталий Волнянский в своих комментариях и публикациях о нейросетях в СМИ. 

Между тем, из ЕАЕ-Консалт после релиза Chat GPT до настоящего времени не был уволен ни один сотрудник, занимающийся системным анализом. Более того, среди знакомых мне системных интеграторов, компаний, разрабатывающих сложный софт для промышленности, крупного ритейла и систем безопасности (например, на основе компьютерного зрения), также не было массовых увольнений специалистов моего профиля. Более того, только на Хабр карьера в настоящий момент 479 вакансий системных аналитиков, профессия остаётся крайне востребованной и за пределами России, например считается  дефицитной в США. В посте предлагаю данные небольшого сравнительного исследования, не претендую на научную репрезентативность, но полагаю, что результаты, отчасти, раскрывают причины того, о чем я написал выше. 

Если одной метафорой, то произошли первые испытания термоядерной бомбы. Специалисты с благоговейным ужасом и радостью смотрят на поднимающийся над планетою гриб. Остальное человечество живёт обычной жизнью, пока не зная, современниками какого события они являются. Мне нравилось изучение цифровых технологий, сильнее интересовала только работа человеческой психики и междисциплинарное знание, которое можно объединить под условным названием «общая теория информации». Эти увлечения позволили увидеть в смене цифр смену эпох. Постараюсь объяснить суть случившегося максимально доступно.

До недавнего времени мы управляли компанией вместе с партнером, но с этого года разошлись и разделили бизнес на 2 части. Нам надо было поделить активы так, чтобы никто не остался в обиде, и при этом не поломать уже существующие проекты. Рассказываю, как мы это сделали.

Всем привет!

Меня зовут Женя, и я люблю автотесты. Причем люблю так сильно, что даже стал соавтором Kaspresso, OpenSource библиотеки для написания автотестов под Android, и автором ряда докладов и статей про тесты (Kaspresso: фреймворк для автотестирования, который вы ждали, Автотесты на Android. Картина целиком, Kaspresso tutorials. Часть 1. Запуск первого теста, Дмитрий Мовчан, Евгений Мацюк — Как начать писать автотесты и не сойти с ума). Также со мной полюбил автотесты и мой товарищ, Сергей Ярцев, который является CTO в HintEd, и также вынужден трогать автотесты, причем под разные платформы.

В одной из своих статей (Автотесты на Android. Картина целиком) я описывал, что вообще в себя включают Автотесты под Android. Если кратко, то я выделял 4 большие области: Процесс написания автотестов, Runner, Инфраструктура и Остальное, которое включало в себя отчеты, интеграцию с CI/CD и тд. В свое время (2019-2020) когда мы делали Kaspresso, мы закрывали боль с написанием автотестов. Теперь разработчики и тестировщики могут писать красивый и понятный DSL и не думать про проблемы с флаканием, логами, скоростью и тд. По другим же областям были некоторые решения, но команды, выстраивающие весь процесс, должны были сами со всем этим разбираться и все это стыковать. Особенно больно было с Инфраструктурой, где приходится нырять в дивный мир DevOps и частично даже Highload.

Недавно мне стало интересно, а как сейчас обстоят дела у разных команд с автотестами. Для этого мы с Сергеем провели ряд интервью с более, чем 30 разными командами. Да, это далеко не вся выборка, и данное исследование точно не претендует на абсолютную истину. Но 30 больше, чем 1 или 2 или 5, и поэтому исследование точно может наводить на кое-какие мысли.

Привет! В этой статье я расскажу об общих правилах, которых я придерживаюсь, будучи проектным менеджером, они помогают мне держаться на плаву, сохранять спокойствие и порядок даже в самых непонятных ситуациях, а также о том, как подступиться к новому проекту. Мне кажется, мой опыт может быть полезен как для менеджера, начинающего свой карьерный путь, так и для того, кто работает в этой сфере уже долгие годы.

Когда в 1967 году компания AT&T представила миру бесплатный номер, потребители пришли в восторг, поскольку им больше не нужно было оплачивать вызов, чтобы поговорить с представителем компании.

С тех пор наши практики взаимодействия с клиентами прошли долгий путь. В наши дни 53 процента потребителей повесят трубку после 10 минут ожидания ответа оператора.

По мере того как каналы обслуживания расширяются и развиваются, вместе с ними меняются и ожидания клиентов. Чтобы ваша аудитория была довольна, а лояльность к бренду крепла, вам необходимо установить четкие стандарты обслуживания клиентов, в которых особое внимание должно уделяться скорости, добросовестности и вежливости.

Привет, Хабр! Ежедневно, по роду деятельности, мы общаемся с десятками компаний, в основном средний и малый бизнес, на тему автоматизации процессов техподдержки и выездного сервиса. Еще 5 лет назад, нас не очень удивляло массовое желание “изобрести велосипед”, то есть написать собственную CRM, Helpdesk, систему складского учета и т.д. Но за последние 2,5 года (COVID-19 + события текущего года) ситуация на рынке в общем, да и рынке разработки в частности, кардинально поменялась.

Однако, у многих компаний, в первую очередь средний и малый бизнес, принятие новой реальности так и не произошло. В этой статье мы наглядно, с цифрами и большим пониманием дела (занимаемся разработкой ПО 15+ лет) попробуем протереть запотевшие очки. А еще, чуть позже, обязательно сделаем вторую часть, где представим результаты интереснейшего исследования рынка.
Ну и, конечно, в конце есть инсайд про несколько helpdesk систем на рынке. Поехали! 

Моя главная задача в этой статье — показать вам саму страну и ее жителей, несмотря на то, что описываю я здесь вроде бы свою учебу на математическом факультете. Я не буду посвящать целые страницы сравнению местных и наших Демидовичей, полной структуре своего университета и т. п., вместо этого я напишу о своем опыте, интересных особенностях местного обучения и, в принципе, о стране, где я училась. Моя сцена — не только город моего обучения и туристические места, но и самые темные уголки этой страны, куда я отправилась совершенно случайно.

Перед чтением этой статьи советую вам ознакомиться с моим лонгридом о поступлении в американские ВУЗы, где говорится о том, как я тут оказалась и через что мне пришлось для этого пройти. Обещаю — она точно не заставит вас скучать!

В определении данным «отцом основателем» всея пользовательского опыта, Доном Норманом, определяющим словом является — «All». В переводе на русский язык — «ВСЕ».  

Счастливый конец одной истории плавно перетекает в напряжённое начало другой истории. Наконец, после некоторого числа утомительных собеседований, приходит оффер. На этом бесплатная работа по поиску этой самой работы перетекает в нечто более-менее оплачиваемое. Ты выходишь полный энтузиазма, готовый привнести много новых идей, с выпирающей решимостью сделать мир лучше… Но компания к этому не готова. И преодоление этого препятствия становится первым, и, зачастую, самым сложным заданием на новой работе.

Многие, говоря про Скрам в первую очередь вспоминают про добавление событий в процессы работы команды (дейлик, планирование, обзор, ретроспектива и сам спринт). Но это лишь является верхушкой айсберга всего фреймворка.

Данные события часто проводятся как механические упражнения и ритуалы, что является одной из дисфункций фреймворка. Дают ли такие события пользу без других важных основ? Ответ очевиден. Давайте разберёмся, что должно стоять за событиями.

В 1939 году Курт Левин проводит социальный эксперимент среди 10-летних детей с целью выявления типов лидерства и их влияния на работу в команде. Возможно, выводы Левина не будут открытием для читателей, знакомых с «Повелителем мух», однако некоторые наблюдения не перестают удивлять. Диктатура дисциплинирует, но убивает творчество; демократия плодит креативность, но уменьшает производительность, а либерализм вызывает агрессию. Так ли все однозначно? Не совсем.

Современный управеленец — это традиционный, восходящий еще к античности наставник и в то же время — менеджер эпохи развитого капитализма. Именно в кино две эти идентичности сливаются в характерного персонажа: кинематографический образ подсвечивает все грани лидерства.

Выбирая определенный тип руководства, мы порой отпределяем судьбу всего проекта. Итак, чтобы не наломать дров, лучше познакомиться с лидерами в лицо.